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Analysis of the intensity of agrarian exploitation by spatial analysis of ancient field systems preserved by forest cover

As part of the framework for the ArchaeDyn project, this work aims to understand spatial discontinuities in ancient land use through the analysis of ancient agrarian structures preserved by forest cover in Lorraine and Burgundy, northeast France. The first step consisted of examining the intensity of landuse (the density of linear features, stone piles, and the mean length of features) and its structuring (degree of closure, shape and surface area of field parcels) indicators. The second step consisted of spatially analysing these parameters in order to identify homogeneous zones. These zones will then be compared to environmental and human factors in an attempt to understand how these field systems were established

Influence du complexe érythrocytaire de pintade sur le génome de poules endogames Rhode Island Red

Leroy Pierre. Influence du complexe érythrocytaire de pintade sur le génome de poules endogames Rhode Island Red. In: Bulletin de l'Académie Vétérinaire de France tome 123 n°5, 1970. pp. 231-240

Les mousses adaptives pour l'amélioration de l'absorption acoustique : modélisation, mise en oeuvre, mécanismes de contrôle

L'objectif de cette thèse est de mener une étude approfondie du concept de mousse adaptative ou "smart foam", et d'en dégager les mécanismes physiques et les limitations technologiques pour le contrôle de l'absorption acoustique. Une mousse adaptative est la réunion d'un matériau absorbant et d'un actionneur permettant de compléter le manque d'efficacité de ce matériau dans les basses fréquences. Le matériau absorbant ici est une mousse de mélamine et l'actionneur est un film piézoélectrique de PVDF. Un modèle éléments finis 3D couplant les domaines poroélastiques, acoustiques, élastiques et piézoélectriques a été proposé. Le modèle utilise des éléments quadratiques volumiques et surfaciques. La formulation en déplacement et pression dite (u,p) améliorée est utilisée pour le domaine poroélastique. Un élément poreux orthotrope est proposé. Le bilan de puissance dans le poreux est établi. C'est un outil performant et général permettant la modélisation de toutes configurations hybrides faisant intervenir des domaines poroélastiques et piézoélectriques. Trois prototypes de mousse adaptative (smart foam) ont été réalisés dans le but de valider le modèle numérique et de mettre en place le contrôle actif expérimental. La comparaison des calculs numériques et des mesures expérimentales démontre la validité du modèle pour les aspects passifs, pour le comportement de transducteur et aussi pour les aspects de contrôle. Le contrôle actif de l'absorption acoustique est réalisé en incidence normale avec l'hypothèse d'onde plane sur la plage de fréquence [0-1500Hz]. Le critère de minimisation est la pression réfléchie mesurée par un microphone unidirectionnel. Trois cas de contrôle ont été testés : contrôle en boucle ouverte avec une somme de fréquences pures, contrôle adaptatif avec l'algorithme nFX-LMS pour une fréquence pure et pour un bruit aléatoire large bande. Les résultats font apparaître la possibilité d'absorber une pression de 1Pa à 100Hz avec 100V et un bruit large bande de 94dB avec une centaine de Vrms à partir de 250Hz. Ces résultats ont été obtenus avec un prototype de mousse adaptative ayant une épaisseur moyenne de 4cm. La capacité de contrôle des prototypes est directement reliée à leur débit acoustique. Un frein important au contrôle large bande provient du fort niveau de distorsion des prototypes dans le bas (1000Hz). L'onde qui n'a pas été dissipée dans le poreux est transmise par le PVDF dans la cavité arrière. Les perspectives à donner à cette étude sont d'une part l'amélioration du modèle et des prototypes et d'autre part l'élargissement du champ de recherche au contrôle de la transmission et du rayonnement acoustique des surfaces. Le modèle pourrait être amélioré en intégrant des éléments viscoélastiques capables de rendre compte du comportement de la couche adhésive entre le PVDF et la mousse. II faudrait aussi intégrer des éléments pouvant modéliser le comportement des matériaux électro-élastomères. Ce nouveau type d'actionneur pourrait permettre de dépasser les limitations en amplitude de déplacement du PVDF. Enfin il serait intéressant pour les perspectives d'intégration industrielle de rechercher des configurations capables à la fois de maximiser l'absorption acoustique et de limiter la transmission et le rayonnement des surfaces.||The objective of this thesis is to conduct a thorough numerical and experimental analysis of the smart foam concept, in order to highlight the physical mechanisms and the technological limitations for the control of acoustic absorption. A smart foam is made of an absorbing material with an embedded able to complete the lack of effectiveness of this material in the low frequencies ( 1500Hz). The use of the numerical model, supplemented by an analytical study made it possible to clarify the action mode and the dissipation mechanisms in smart foams. The PVDF moves with the same phase and amplitude of the residual incidental pressure which is not dissipated in the foam. Viscous effect dissipation is then very weak in the low frequencies and becomes more important in the high frequencies. The wave which was not been dissipated in the porous material is transmitted by the PVDF in the back cavity. The outlooks of this study are on the one hand, the improvement of the model and the prototypes and on the other hand, the widening of the field of research to the control of the acoustic transmission and the acoustic radiation of surfaces. The model could be improved by integrating viscoelastic elements able to account for the behavior of the adhesive layer between the PVDF and foam. A modelisation of electro-elastomers materials would also have to be implemented in the code. This new type of actuator could make it possible to exceed the PVDF displacement limitations. Finally it would be interesting for the industrial integration prospects to seek configurations able to maximize acoustic absorption and to limit the transmission and the radiation of surfaces at the same time

MAGMA: inference and prediction using multi-task Gaussian processes with common mean

A novel multi-task Gaussian process (GP) framework is proposed, by using a common mean process for sharing information across tasks. In particular, we investigate the problem of time series forecasting, with the objective to improve multiple-step-ahead predictions. The common mean process is defined as a GP for which the hyper-posterior distribution is tractable. Therefore an EM algorithm is derived for handling both hyper-parameters optimisation and hyper-posterior computation. Unlike previous approaches in the literature, the model fully accounts for uncertainty and can handle irregular grids of observations while maintaining explicit formulations, by modelling the mean process in a unified GP framework. Predictive analytical equations are provided, integrating information shared across tasks through a relevant prior mean. This approach greatly improves the predictive performances, even far from observations, and may reduce significantly the computational complexity compared to traditional multi-task GP models. Our overall algorithm is called MAGMA (standing for Multi tAsk GPs with common MeAn). The quality of the mean process estimation, predictive performances, and comparisons to alternatives are assessed in various simulated scenarios and on real datasets

MAGMA: Inference and Prediction with Multi-Task Gaussian Processes

We investigate the problem of multiple time series forecasting, with the objective to improve multiple-step-ahead predictions. We propose a multi-task Gaussian process framework to simultaneously model batches of individuals with a common mean function and a specific covariance structure. This common mean is defined as a Gaussian process for which the hyper-posterior distribution is tractable. Therefore an EM algorithm can be derived for simultaneous hyper-parameters optimisation and hyper-posterior computation. Unlike previous approaches in the literature, we account for uncertainty and handle uncommon grids of observations while maintaining explicit formulations, by modelling the mean process in a non-parametric probabilistic framework. We also provide predictive formulas integrating this common mean process. This approach greatly improves the predictive performance far from observations, where information shared across individuals provides a relevant prior mean. Our overall algorithm is called \textsc{Magma} (standing for Multi tAsk Gaussian processes with common MeAn), and publicly available as a R package. The quality of the mean process estimation, predictive performances, and comparisons to alternatives are assessed in various simulated scenarios and on real datasets

Cluster-Specific Predictions with Multi-Task Gaussian Processes

A model involving Gaussian processes (GPs) is introduced to simultaneously handle multi-task learning, clustering, and prediction for multiple functional data. This procedure acts as a model-based clustering method for functional data as well as a learning step for subsequent predictions for new tasks. The model is instantiated as a mixture of multi-task GPs with common mean processes. A variational EM algorithm is derived for dealing with the optimisation of the hyper-parameters along with the hyper-posteriors' estimation of latent variables and processes. We establish explicit formulas for integrating the mean processes and the latent clustering variables within a predictive distribution, accounting for uncertainty on both aspects. This distribution is defined as a mixture of cluster-specific GP predictions, which enhances the performances when dealing with group-structured data. The model handles irregular grid of observations and offers different hypotheses on the covariance structure for sharing additional information across tasks. The performances on both clustering and prediction tasks are assessed through various simulated scenarios and real datasets. The overall algorithm, called MagmaClust, is publicly available as an R package.Comment: 40 page